Noções de Informática · FCC · 2026 | Questão sqc-fc077171

Machine Learning – Aprendizado supervisionado vs não supervisionado

Gabarito: letra C. O k-means é um algoritmo de clusterização, portanto um exemplo de aprendizado não supervisionado. As demais alternativas são técnicas de aprendizado supervisionado.

Machine Learning

1Supervisionado (rótulos)
- Classificação
  - k-NN
  - SVM
  - Random Forest
  - Regressão logística
  - Naive Bayes
  - Redes neurais
- Regressão
2Não supervisionado (sem rótulos)
- Clusterização
  - k-means
  - Agrupamento hierárquico
- Redução de dimensionalidade
  - PCA
- Regras de associação
  - Apriori

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Alternativa A – ❌ Incorreta

k-NN (k-nearest neighbors) é um algoritmo de classificação supervisionado.

Alternativa B – ❌ Incorreta

SVM (Support Vector Machine) com kernel linear é um classificador supervisionado.

Alternativa C – ✅ Correta ⟵ GABARITO

O k-means agrupa dados em clusters sem necessidade de rótulos, sendo um dos principais exemplos de aprendizado não supervisionado.

Alternativa D – ❌ Incorreta

Random Forest é um ensemble de árvores de decisão, todos supervisionados.

Alternativa E – ❌ Incorreta

Regressão logística é um modelo de classificação binária supervisionado.

PEGA ESSA DICA!

Memorize os principais algoritmos de cada categoria: supervisionados (k-NN, SVM, Random Forest, regressão logística, redes neurais, Naive Bayes) e não supervisionados (k-means, PCA, Apriori, agrupamento hierárquico).